De rol van kunstmatige intelligentie in de revolutie van klantenservice

Intro

De generatieve AI en klantenservice hebben een duo gevormd dat vandaag de digitale transformatie leidt. Onhandige bots die onze verzoeken niet begrepen en lange reactietijden hebben plaatsgemaakt voor een compleet nieuwe aanpak. Met deep learning-algoritmen en grote taalmodellen transformeren we nu de klantenservice, vergroten we de activiteiten, maar nog belangrijker, reageren we op de behoeften van klanten.

Het is de klant die de regels dicteert en het dienstenlandschap vormgeeft met zijn behoeften, verzoeken en tevredenheid. Daarom passen de meeste bedrijven zich ook aan. Ze veranderen hun strategieën en vragen zich af hoe ze een AI-bedrijf kunnen starten. Miljoenen dollars gaan naar AI-investeringen in de hoop de klanttevredenheid te verhogen en klanten te behouden.

De generatieve AI in de klantenservice heeft al prachtige resultaten laten zien en bedrijven zijn niet van plan om te stoppen. Een snelle blik op de huidige trends zal ons laten zien welke richting de technologie opgaat bij het transformeren van klantenservice.

Achter de schermen van generatieve AI

Voordat we generatieve AI daadwerkelijk integreren in de klantenservice, hoe worden de modellen opgebouwd? Het maken en trainen van het model verloopt in een aantal stappen:

• Gegevensverzameling Om het AI-model te trainen, verzamelen we grote hoeveelheden gegevens. Op basis van de taak die een model moet uitvoeren, verzamelen we gegevens in verschillende formaten, zoals teksten, afbeeldingen, video's, enz. Verder worden de gegevens opgeschoond en geannoteerd voordat ze worden doorgestuurd naar de training.
• Modelselectie De ontwikkelaars kiezen vervolgens het model dat de gegevens zal begrijpen en verwerken. Of het nu een groot taalmodel (LLM) wordt, zoals ChatGPT, of een AI-model voor conversaties, zoals Amazon Lex, de keuze bepaalt de verdere prestaties van een model.
• Technologie-implementatie Het gebruik van algoritmen voor machinaal leren en natuurlijke taalverwerking maakt het mogelijk om het model correct in te stellen. Deep learning-technieken helpen bij het continu leren, verbeteren de prestaties en genereren nauwkeurige en mensachtige reacties.
• Modeltraining Tijdens het trainingsproces leert een model de bedoeling te herkennen en de reactie te genereren. Fine-tuning helpt om het model aan te passen en te verbeteren.
• Integratie Zodra een model klaar en getraind is, begint de integratie met de klantenservicetools. Meestal gebeurt de integratie via API's, maar het kan ook gaan om directe backend integratie met CRM-tools.
• Testen Zoals bij de ontwikkeling van alle producten, kan bij het testen worden gecontroleerd of het gemaakte model voldoet aan de vereisten van de klantondersteuningstaken. Nadat u live bent gegaan, kunt u met regelmatige controles het model aanpassen en upgraden.

Met nieuwe tools en technologieën die afzonderlijk of samen werken, kan de klantenservice reguliere taken anders aanpakken. De verbetering van het klanttraject begint hier.

Generatieve AI voor klantenservice: Huidige functionaliteiten

Terwijl sommige bedrijven AI gebruiken om teksten te schrijven, taken te automatiseren of analyses te maken, combineert klantenservice ze allemaal. Alle automatisering en procesverbeteringen zijn gericht op het stroomlijnen van de activiteiten en het verfijnen van de klantervaring. Volgens Forbes staat klantenservice bovenaan de lijst van factoren die bijdragen aan klantloyaliteit. De interactie met de klant is niet langer beperkt tot het oplossen van hun problemen. Het gaat om het opbouwen van langdurige partnerschappen die gemeenschappelijke waarden delen.

Door gebruik te maken van generatieve AI voor klantenservice creëren bedrijven een nieuw niveau van relaties met klanten en laten ze zien dat ze om hen geven. Mensen denken ten onrechte dat generatieve AI voor klantenservice beperkt is tot chatbots die vragen van klanten beantwoorden. In werkelijkheid helpen AI-tools ons om de intenties van klanten beter te begrijpen en bieden ze snellere oplossingen.

Tekstgeneratie

Dankzij de conversatiestroom en intentieherkenning helpt generatieve AI in de klantenservice om sneller inhoud te creëren. In de meeste gevallen analyseren de algoritmen de intentie, de historische gegevens van interacties en de kennisbank van het bedrijf, en genereren ze het antwoord. Deep learning-algoritmen trainen voortdurend, waardoor een agent een definitief antwoord moet valideren.

Dergelijke automatisering komt ten goede aan interacties via chats, e-mails en sociale media. Het bespaart agenten tijd bij het verwerken van klantverzoeken. Als gevolg daarvan verhoogt de vermindering van de wachttijd de klanttevredenheid.

Persoonlijke communicatie

Met generatieve AI voor klantondersteuning kunnen bedrijven historische gegevens gebruiken en producten voorstellen op basis van eerdere keuzes van de klant. De functionaliteit die we kennen van online winkelen is nu ook beschikbaar voor klantenservice, waardoor antwoorden op maat en een meer persoonlijke ervaring mogelijk worden. Zoals Medallia stelt, is personalisatie nu een noodzaak en beïnvloedt het de merkkeuze en loyaliteit van klanten.

Sentimentanalyse

In plaats van alleen te begrijpen wat de klant schrijft en zegt, herkennen tools nu ook hun emoties en gedrag. Kunstmatige intelligentie en natuurlijke taalverwerking hebben de manier van interactie veranderd. Sentimentanalyse is een van de meest waardevolle voorbeelden van generatieve AI in de klantenservice. Na het verzamelen en verwerken van gegevens en het scoren van sentimenten, gebruiken we waardevolle analyses om ondersteuning te bieden.

Hierdoor verbazen op maat gemaakte reacties op verzoeken van klanten niet alleen door personaliseringen, maar maken het ook mogelijk om problemen proactief op te lossen. Of in ieder geval de onrust snel verminderen.

Voorspellende analyses en rapportage

AI-mogelijkheden in het leveren van voorspellende analyses is wat bedrijven doet verschuiven van reactieve naar proactieve klantenservice. De generatieve AI voor klantenservice verzamelt gegevens van het profiel van de klant, historische interacties en websiteactiviteit. Het kan ook de interacties van een klant op sociale media analyseren. De analyse van deze gegevens door het model bouwt verder aan voorspellingen en genereert patronen in het gedrag van de klant.

De analyses en rapportages helpen bij het aanbevelen van producten, het voorspellen van eventuele problemen of de waarschijnlijkheid van contact met de klant. Dankzij de voorspelde behoeften van klanten kunnen agenten proactief contact opnemen met klanten en mogelijke problemen voorkomen.

Ondersteuning voor meerdere talen

Bedrijven die actief zijn in verschillende landen hebben niet altijd de mogelijkheid om ondersteuning te bieden in verschillende talen. Agenten die meerdere talen spreken zijn soms moeilijk te vinden. Met generatieve AI voor klantenservice komen vertalingen in realtime van pas. De tools kunnen klantenserviceagenten ook helpen om het antwoord in de opgegeven taal te genereren op basis van het verzoek van de klant.

Kennisbank

Kennisbankbots zijn slimme assistenten die zijn getraind op enorme datasets. Ze zijn slim genoeg om vragen van klanten in realtime op te lossen en stellen relevante bronnen of acties voor. Alsof een klant een zoekmachine gebruikt, krijgt hij voorgestelde oplossingen voor zelfbedieningsacties.

Met de kennisdatabasetools bespaart de klantenservice tijd voor de agenten, terwijl er tegelijkertijd snelle oplossingen worden geboden aan de klanten. Met de kennisbank sluiten de generatieve AI en de klantenservice perfect op elkaar aan, waardoor een win-winsituatie ontstaat voor zowel het bedrijf als de klant.

Voordelen van generatieve AI bij klantenservice

Hoewel sommigen misschien denken dat de implementatie van kunstmatige intelligentie gericht is op het verminderen van teamuitbreiding, transformeert het in werkelijkheid de klantenservice in een betekenisvollere ruimte. Zoals we ooit machines voor ons lieten tellen, waarom zouden we hen dan geen repetitieve en handmatige taken toevertrouwen, zodat er tijd vrijkomt voor strategische activiteiten?

Generatieve AI-tools bieden de klantenservice de volgende voordelen:

• Doorlopende activiteiten AI heeft nu een volledig arsenaal aan tools en mogelijkheden om activiteiten doorlopend te maken. Als je bedrijf te maken heeft met een groot aantal verzoeken, zelfs buiten kantooruren, kunnen virtuele assistenten helpen. Ze nemen een deel van de taken van de klantenservice over en bieden constante ondersteuning aan klanten.
• Kortere responstijd Vooraf ingevulde antwoorden en sentimentanalyse werken samen om onmiddellijk te reageren op de verzoeken van klanten. Terwijl agenten zich richten op ingewikkelder zaken, helpen virtuele assistenten met algemene vragen, zoals de levertijd of retourprocedure. Klanten krijgen snel een oplossing.
• Gepersonaliseerde aanpak De communicatie met klanten wordt op maat gemaakt en gepersonaliseerd. De agenten begrijpen de behoeften van klanten beter en reageren dienovereenkomstig. De tools op basis van natuurlijke taalverwerkingsalgoritmen ontcijferen de gespreksnuances op dezelfde manier als de menselijke agenten dat doen. Goed getrainde modellen zijn zelfs in staat om emoties en tevredenheid van klanten te herkennen.
• De AI-toolsvoor proactieve ondersteuning doen niet alleen hun intrede tijdens directe interacties met klanten. De rapporten identificeren mogelijke problemen, waardoor medewerkers van de klantenservice proactieve acties kunnen ondernemen. De algoritmen helpen om individuele aanbevelingen te doen voor verdere aankopen. Bovendien kunnen ze potentiële drop-offs identificeren en zo de basis leggen voor verdere marketingcampagnes.
• Minder menselijke fouten Bij AI-tools voor klantondersteuning gaat het niet alleen om externe interacties met klanten. Ze helpen ook om interne processen te optimaliseren en repetitieve taken te verminderen. Machines verwerken input, genereren rapporten en bouwen inzichten op, wat handmatige interventies en menselijke fouten vermindert.

Moderne klantondersteuning: Slimmer, sneller

Zoals we hebben gezien, zorgt de implementatie van generatieve AI in klantenservice voor echte transformaties. Dit is een nieuwe realiteit die veel bedrijven proberen te adopteren en zich daarin te ontwikkelen. Met slimmere tools en virtuele assistenten kunnen customer support agents echte, langdurige relaties met klanten opbouwen. Van het verkorten van de wachttijd tot het bieden van gepersonaliseerde aanbevelingen, bedrijven richten hun activiteiten rondom de klant.

De agenten besparen hun tijd en lossen tickets sneller op, terwijl klanten een betere service krijgen, vermenigvuldigd met een aanpak op maat. De kans dat klanten terugkomen neemt toe en hun loyaliteit wordt versterkt. In de komende jaren lijkt de rol van AI in klantenservice alleen maar toe te nemen. Voor een slimmere klantenservice kunnen AI-tools worden geïnstalleerd in alle fasen van het klanttraject, van de eerste contacten tot klachten en feedback. Bedrijven die deze technologieën omarmen en zich voortdurend aanpassen aan het veranderende landschap, zullen goed gepositioneerd zijn om superieure klantervaringen te bieden en zich te onderscheiden in een steeds competitievere markt.